高級Stable Diffusion：用於文本到圖像生成的深度學習培訓

1. 高級Stable Diffusion簡介

• 課程目標和 learning path
• 擴散模型回顧
• Stable Diffusion架構概述
• 潛在擴散模型（LDMs）
• Stable Diffusion模型的演進（SD 1.x, SDXL及更新架構）
• 企業用例和應用

2. 擴散模型的深度學習基礎

• 擴散過程基礎
• 前向和後向擴散
• 噪聲預測
• 去噪U-Net架構
• 變分自編碼器（VAE）
• CLIP文本編碼器
• 交叉注意力機制

3. 理解Stable Diffusion架構

• 流水線組件
• 文本編碼過程
• 潛在空間表示
• 調度器算法
• 採樣方法
• 圖像解碼工作流程

4. 高級提示工程

• 提示結構和語法
• 正向和負向提示
• 提示加權
• Token強調
• 提示插值
• 提示優化策略
• 可復現的圖像生成

5. 高級圖像生成技術

• 圖生圖
• 圖像修復
• 向外繪製
• 高分辨率生成
• 多階段細化
• 批量圖像生成
• 使用種子值控制隨機性

6. 條件圖像生成

• ControlNet架構
• 姿態引導生成
• 深度引導生成
• 邊緣檢測條件
• 分割指導
• 參考圖像條件
• 多ControlNet工作流程

7. LoRA, DreamBooth及模型微調

• 遷移學習概念
• LoRA基礎
• DreamBooth訓練
• 文本反轉
• 自定義嵌入
• 微調數據集
• 評估自定義模型

8. 高級模型訓練

• 數據集準備
• 數據增強
• 標題生成
• 訓練流水線
• 分佈式訓練
• 混合精度訓練
• 檢查點管理

9. 超參數優化

• 學習率選擇
• 批大小優化
• 調度器選擇
• CFG Scale優化
• 採樣步數
• 正則化技術
• 模型評估指標

10. 性能優化

• GPU優化
• CUDA優化
• 內存高效注意力機制
• xFormers優化
• 量化技術
• FP16和BF16推理
• 高效批處理

11. 擴展Stable Diffusion工作負載

• 多GPU訓練
• 分佈式推理
• 大規模數據集管理
• 雲GPU部署
• 模型服務策略
• 性能基準測試

12. 將Stable Diffusion與深度學習框架集成

• Hugging Face Diffusers
• PyTorch集成
• TensorFlow互操作性
• ONNX Runtime
• TensorRT優化
• Accelerate庫
• 流水線自定義

13. 構建生產流水線

• API開發
• 批量推理服務
• 工作流自動化
• 基於隊列的生成
• 模型版本控制
• 生產部署策略

14. 圖像質量增強

• 超分辨率技術
• 超級分辨率
• 面部修復
• 僞影減少
• 圖像細化工作流程
• 後處理流水線

15. 負責任的人工智能與模型安全

• 生成模型中的偏見
• 倫理圖像生成
• 版權考量
• AI生成內容披露
• 安全過濾器
• 提示審覈
• 負責任部署實踐

16. 故障排除與調試

• 診斷生成失敗
• 解決CUDA錯誤
• 內存管理問題
• 提高圖像一致性
• 調試自定義流水線
• 性能故障排除

17. 監控與模型評估

• 衡量生成質量
• 基準測試模型
• 比較檢查點
• 實驗日誌記錄
• 實驗跟蹤
• 模型可復現性

18. 高級應用

• 產品設計可視化
• 營銷內容生成
• 角色設計
• 建築可視化
• 醫學影像研究
• 科學可視化
• 創意AI工作流程

19. 將Stable Diffusion與其他AI模型集成

• 大型語言模型（LLMs）
• 視覺-語言模型（VLMs）
• 圖像描述生成
• 多模態系統的檢索增強生成（RAG）
• AI代理工作流程
• 多模型編排

20. 企業部署最佳實踐

• 基礎設施規劃
• GPU資源管理
• 安全考量
• 模型治理
• AI模型的CI/CD
• 維護和升級

21. 動手研討會與總結

• 構建完整的圖像生成流水線
• 微調自定義Stable Diffusion模型
• 創建自動化生成工作流程
• 性能優化練習
• 模型評估與比較
• 關鍵概念回顧
• 問答環節
• 後續步驟及進一步學習資源